4阶斐波那契序列如下：f0=f1=f2=0,f3=1,…,fi=fi-1+fi-2+fi-3+fi-4，利用容量为k=4的循环队列，构造序列的前n+1项（f0,f1,f2,…fn），要求满足fn≤200而fn+1＞200。

OFDM系统中的定时估计和频率频率算法——时频联合估计的SC算法，由Schmidl和Cox提出，是一种基于训练序列的符号同步和载波频率同步的联合估计算法。
频率估计还使用了Kim的算法。

吴恩达深度学习序列模型glove.6B.50dglove.6B.50d.txt吴恩达公开课需要使用到的文件

利用n级线性移位寄存器产生m序列，并借助Berlekamp-Messey算法的思想对已知m序列进行破译.根据下面给定的1+x^2+x^5本原多项式，来产生一个m序列；

基于meanshift的单目标跟踪算法实现说明：1. RGB颜色空间刨分，采用16*16*16的直方图2. 目标模型和候选模型的概率密度计算公式参照上文3. opencv版本运行：按P停止，截取目标，再按P，进行单目标跟踪4. Matlab版本，将视频改为图片序列，第一帧停止，手工标定目标，双击目标区域，进行单目标跟踪。
博客地址：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/30258833

《自适应粒子群及其优化算法》第一章在分析全局优化的特点与难点基础上，对当前典型的群智能优化算法进行介绍；
第二章首先阐述了基本粒子群优化算法的思想，然后分析了粒子群算法的优化模型和算法行为，在此基础上对自适应粒子群优化算法的思想进行了深入分析；
第三章针对PSO算法求解组合优化问题时，速度迭代公式难以定义的问题，提出等值变换、异值变换和变换序列等概念的基础上，通过重新定义粒子的速度和位置迭代公式，设计随机自适应粒子群优化模型并用以求解0-1背包问题。

最小二乘滤波算法的基本算法是递归最小二乘算法，这种算法实际上是FIR维纳滤波器的一种时间递归实现，它是严格以最小二乘准则为依据的算法。
它的主要优点是收敛速度快，所以在快速信道均衡、实时系统辨识和时间序列分析中得到了广泛应用。
其主要缺点是每次迭代需要的运算量很大。

包含所有课后习题答案，非常详尽！《时间序列分析及应用（R语言）（原书第2版）》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。
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此代码的目的是在MATLAB下读取一个视频序列，为了快速运行，代码中只读取了视频序列的前8帧。
显示效果是一帧一帧的动态显示。

《果壳中的C#：C#5.0权威指南》是一本C#5.0的权威技术指南，也是第一本中文版C#5.0的学习资料。
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目录第1章C#和.NETFramework简介第2章C#语言基础第3章在C#中创建类第4章C#高级特性第5章框架概述第6章框架基础第7章集合第8章LINQ查询第9章LINQ运算符第10章LINQtoXML第11章其他XML技术第12章销毁和垃圾回收第13章诊断和代码契约第14章并发与异步第15章流与I/O第16章网络第17章序列化第18章程序集第19章反射和元数据第20章动态编程第21章安全第22章高级线程第23章并行编程第24章应用域第25章本地化和COM组件交互第26章正则表达式

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。